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가장 빈번한 아이템의 역동적 추적(What’s Hot and What’s Not: Tracking Most Frequent Items Dynamically)

전문가 제언: □ 데이터베이스 안에서 트랜잭션이 가장 빈번하게 발생하는 핫 아이템의 발견은 데이터베이스 관리 시스템에서 매우 중요하다. 특히 핫 아이템의 응용은 데이터 마이닝, 부정 탐지, 전자상거래에서의 고객관리와 같은 분야에서 활용도가 높은 분야이다.

□ 이 논문에서는 삽입과 삭제 연산을 담당하는 관계에서 수시로 핫 아이템을 역동적으로 결정하기 위한 새로운 알고리즘을 제시하고 있다. 기존의 알고리즘이 삭제에 대하여 만족할 만한 결과를 제시하지 못하고 있는 실정에서 삭제까지도 만족할 만하게 다룰 수 있는 결과를 이론과 실험을 통하여 그 효율성을 입증하고 있다. 이 알고리즘의 기본 아이디어는 그룹 테스팅의 개념으로 비적응 그룹 테스팅과 적응 그룹 테스팅의 두 가지 방안이 제시되고 있다.

□ 이 분야는 데이터베이스 분야에서 트랜잭션을 다루는 영역에서 주요 관심사이기도 하다. 또한 인터넷 분야에서 여러 가지로 응용 가능성을 내포하고 있다. 콘텐츠 산업 분야에서도 핫 아이템의 발견과 핫 아이템의 추적 유지 전략은 앞으로의 연구 과제이기도 하다. 관련 IT분야 및 학계에서 보다 심층적으로 연구가 요구된다.